geom_errorbar(aes(ymin = mean, ymax = mean + sd), width = .2, position = position_dodge(0.6)) + # 误差线绘制 scale_y_continuous(limits = c(0, 16), breaks = c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16), expand = c(0.01, 0.01)) # 坐标刻度范围、刻度数字、原点到边界距离 主题...
可以先将其转换为因子类型后再写, 6、参数weight,上面的geom_bar函数的纵坐标一开始只能是count计数,但是如果我们使用了weight参数,就可以按照x分成几个条状后,计算weight里面的数值的和 ggplot(data=diamonds,mapping=aes(x=cut,weight=carat))+geom_bar(fill="blue",alpha=0.5,color="red") 1. 计算了不同cu...
分组条形图(Grouped Bar Chart)是一种条形图,其中每个条形被分为多个子条形,用于比较不同组中的数据。 相关优势 清晰展示数据:分组条形图可以清晰地展示不同组之间的比较,以及每组内部的细分。 易于理解:对于非专业人士来说,分组条形图通常比其他复杂的数据可视化形式更容易理解。
plot <- ggplot(data = data1, mapping=aes(x = group, y = frequency, fill = group, group = 1)) + geom_bar(stat = "identity", width = 0.5) + ## 因为使用了y=val 所以在geom_bar中的统计转换应该设置成 identity(无数据变换) #修改柱条的宽度 theme_economist() plot ...
ggplot2是一个用于创建统计图形的强大 R 语言包,由 Hadley Wickham 开发。它基于“Grammar of Graphics”理论,允许用户通过组合不同的图形元素(如几何对象、比例尺、颜色映射等)来创建复杂的图形。 堆叠条形图(Stacked Bar Chart)是一种条形图,其中每个条形被分割成多个段,每个段代表一个类别的数据,并且这些段堆叠...
Example 1 illustrates how to overlay a line on top of a ggplot2 barchart. To achieve this, we can apply the geom_line function as shown below. Note that we are multiplying the variable that we want to overlay as a line (i.e. responses) by themaximumof the variable that is shown in...
ggplot(df_bar, aes(x = category, y = value)) + geom_bar(stat = "identity") + ggtitle("条形图示例") + xlab("类别") + ylab("值")```注意，这里`stat = "identity"`表示直接使用`y`列的值作为条形的高度，而不是计算频数。### 3. 折线图（Line Chart）折线图用于展示连续变量随时间或...
定义:条形图(bar chart)是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱形图(column chart)。此外,条形图有简单条形图、复式条形图等形式(百度百科) 用途:通过数据间高度或长度的不同反映数据间的差距,主要用于小数据分析。
The example code below creates a bar chart from Boston snowfall data, and it has several lines of customizations that I’d like to use again with other data. The first code block is the initial graph:library(ggplot2)library(scales)library(rio)snowfall2000s <- import(“https://gist.github...
Bar Chart library(plotly) dat <- data.frame( time = factor(c("Lunch","Dinner"), levels=c("Lunch","Dinner")), total_bill = c(14.89, 17.23) ) p <- ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill)) + geom_bar(stat="identity") fig <- ggplotly(p) fig Colored Bar Chart filled...